CT图像数据预处理流程
图像格式转换
如果现有的待处理数据均不是SPM可以识别的Analyze格式，则需要转换成Analyze 格式。切记待转换的所有断层文件的大小一致（eg:均为258KB）
可以用MRIcro软件进行格式转换：（1）单击下图第三个选项（2）按第二个图中的数据选项依次填好（除文件数量不同之外）（3）单击select选项选择所要转换的文件夹，确定即可
头动校正：意义：realignment of functional time-series.
○1点击按钮窗口中的Realign下拉菜单中的Realign按钮（将同一被试者不同采样时间点上的3D脑图像对齐
○2number subjects[要处理的被试个数eg:1] ○3number sessions,subj1[第一个被试者的试验次数eg:1] ○4images,subj1,sess 1[选择文件夹中所有文件],点done ○5
which option?[coregister&reslice] ○6create what?【*All images+mean image]
结果SPM 将更新文件，并文件夹中生成一个头动参数文件（），还在文件夹中生成hdr/mat 文件跟hdr/mat文件。(如果第一个被试者有n次实验，则头动校正结果为:在每个文件夹中SPM 均更新文件，并分别生成一个头动参数文件（），还在文件夹中生成hdr/mat 文件，并在图像窗口中显示n个试验的的头动曲线图，如下）
该图像为文件结果
此图为文件结果
此图为文件Coregister《图像融合（配准）》【头动校正仅对同一被试的同一种成像方法(或成像模态）有效，对于同一被试的不同成像方法所的图像，由于它们之间没有足够的可比性，就需要用图像融合的方法来做空间校正】
关键的步骤：点击按钮窗口中的Coregister ○1.number of subjects/session[1] ○2which Option[coregister only]
○3Target image:[选文件夹下的或者别的模板]{第二次使用PET模板
○3Source image:[选功能像目录下的]
○4Other image:[选功能像目录下的ri..img]
结果：生成一个文件
配准结果
第二次配准结果
Normalize【spatial normalizsation of image volumes to a template（空间标准化到一个模板上）】个体大脑在形状，大小等方面存在明显差异，
所以我们将不同被试者脑图像标准化到同一个标准脑空间(通常是Talairach标准脑空间），使不同被试者脑图像同一像素代表相同的解剖位置）
为了确保最优的标准化，image 和template（模板）应该被放在相似的开始位置，这可以通过选择Check Reg检查。
Normalize前需进行的操作:在SPM中选择default(系统默认值），在输入窗口中一次按如下输入：
○1Defaults Area?[spatial normalize(空间标准化）].○2defaults for?[default for writing normalize.]○3preserve （保存）what?[Preserved concentrations]○4Bound （范围）box?[-90:90 -126:90 -72:108 (Template)] 第二次选79*95*69○5V oxel sizes?[3*3*3] ○6Interpolation（插入）method?[Trilinear interpolation ]○7way to warp images?[No
warp] 如下：
Normalize具体步骤：点击按钮窗口中的Normalize按钮
然后○1Which option?[*Determine Parameters & Write Normalised（目的是把image 标准化到模板上，然后把normalize parameter《标准化参数》保存在mat文件里）○2Template image[文件夹中的T1模版（需提前把模版放入文件夹中）]【第二次为PET模板○3Source image[eg功能像目录下的文件] ○4Images to write[功能像目录下的文件] ○5当问第二个被试的Source image，如果没有，直接点击Done就可以。
标准化结果：生成hdr文件
第二次结果
Smooth[空间平滑就是将数据在空间上用一个光滑的函数<通常为高斯函数>去卷积，这个光滑的函数被称为卷积核函数】
具体步骤：1，在按钮窗口中点smooth按钮2,smooth{FWHM in mm}[8]
《FWHM全称为Full Wave at Half Maximum，指高斯滤波的波宽，以毫米为单位。建议取voxel大小的2~3倍，一般设为8》The processed data sets were then smoothed with a 4-mm full width at half maximum isotropic Gaussian kernel。（所以第二次为4）
scans[选择文件夹中所有"文件],done
结果：产生文件，下图为平滑后的图像：
此图为文件图像第二次图像
